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こんにちは。加藤です。
業務では主に BigQuery を用いてデータ分析、
React、Laravel を使用してデータ分析基盤の保守・開発を行なっています。
2021年 11 月に Google Cloud (GCP) Professional Cloud Architect を取得していたのですが、
ベースとなる資格が取得できたので、
私の業務領域に近いGoogle Cloud (GCP) Professional Data Engineerをとりたいな〜と思い、
先日無事に資格を取得することができました。
今回も前回同様合格までの流れを書こうと思います。
勉強の流れ
受験までは下記の流れで勉強しました。
基礎的な学習に関しては前回の知識が残っているのでそれが活きたのですが、
振り返ってみるとCourseraの中でも
- Google Cloud (GCP) Platform Fundamentals: Core Infrastructure
- Essential Cloud Infrastructure: Core Services
の2つは受講した方がいいかな?という印象でした。
勉強方法
資格をいくつか取得しているので、今回は行なっている試験勉強の方法も記載します。
模擬問題を読み、わからない単語をメモとして書き出していきます。
この時点で不明点を調べることはせず、挑んだ実力のままで試験を終えます。
試験終了後、書き出した単語・サービスを調べて理解を深めた後に
模擬問題の結果振り返りを行なっていきます。
試験では同じサービスが何度も出ることがあるので、
事前にまとめて単語・サービスの振り返りをしておくと模擬問題の振り返りをスムーズにできるので
集中力を切らさずにできるかと思います。
まとめ
というわけで、無事1回で合格することができました。
Google Cloud (GCP)の資格は、点数が発表されず合格/不合格のみ通知されるのですが
今回はある程度自分が触ってきた領域ということもあり、自信を持って試験終了することができました。
試験を終えると、Data Engineerという試験であるもの、
結構な割合でデータベース周り以外の内容に関しても問われるな、といった感触がありました。
おそらくこの試験を突破できたのあれば、Professional Cloud Architect の試験も
後少し勉強すれば合格圏内になっていることと思いますので、受験をオススメします。
また、何を受験しようか悩んでいる方には、先にProfessional Cloud Architectの受験をお勧めします。
上記試験は広い領域を勉強する必要があるのですが、他のプロフェッショナル資格を目指す際に
体系が身についているので勉強が楽だな、と思ったからです。
次は業務領域には関係ないですが、AIが流行っていることですし
Professional Machine Learning Engineerの勉強をしてみたいなと思っています。